简介:目的:吸力式基础具有投资费用低、施工时间短、无噪音和可重复使用等优点,因此被广泛应用在海洋工程领域。本文针对吸力式基础设计中的关键问题,主要综述现有设计理论,指出理论缺陷,并给出设计建议。创新点:综述砂土、粘土和成层土中吸力式基础的安装、回收、基础承载力、基础沉降和服役性能中的关键科学问题和现有设计理论。方法:1.基于文献报道的现场试验和模型试验,针对吸力式基础安装过程中的沉贯阻力、临界吸力和土塞效应,评估现有设计理论的准确性;2.分析粘土和砂土中吸力式基础的完全排水、完全不排水和部分排水条件下静力和循环承载力计算理论;3.针对吸力式基础的长期服役性能,分析荷载引起的基础变形、固结沉降、循环再固结沉降和极端荷载下的“棘轮效应”。结论:1.现有的吸力式基础安装中沉贯阻力计算理论没有普适性;对于临界吸力的计算,由于没有考虑“土拱效应”,理论计算值均低估了安装吸力。2.对于粘土中吸力式基础承载力的计算需要考虑循环作用下土体的强度弱化和基础一土间空隙引起的承载力降低,而砂土中基础承载力计算需要考虑排水条件的影响。3.对于吸力式基础的长期服役性能,特别是基础变形的计算,目前还缺少成熟的计算理论。
简介:工业电解质中微量元素钙、镁、锂对电解槽的正常运行非常重要。采用高氯酸加热挥发除氟,以盐酸(1+1)溶解残渣,选用Ca317.9nm、Mg297.5nm、Li670.7nm作为分析谱线,考察了样品处理方法、共存元素对测定结果的影响。建立了电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定工业电解质中钙、镁、锂的方法。结果表明:不同的电解质因其所含氧化铝的不同会有部分不溶杂质,但对微量元素的测定影响很小,可以忽略不计。共存元素铝和钠不干扰微量元素的测定。按照实验方法对2个电解质标准样品进行了测定,其测定值与标准值吻合。同时对不同电解槽的工业电解质样品进行了分析,其结果的相对标准偏差(RSD,n=11)在0.69%-5.7%,满足生产分析的需要。
简介:采用微波消解技术对工业锅炉用水进行前处理,建立了微波消解-电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定工业锅炉用水中钙、镁、铁、铜含量的分析方法。分别对样品的微波消解温度和保持时间进行讨论,优化了微波消解前处理技术。结果表明,给水在消解温度为170℃,保持时间为10min,回水在消解温度为180℃,保持时间为12min,锅炉水在消解温度为185℃,保持时间为15min的条件下,微波消解最理想。对锅炉用水中钙、镁、铁、铜进行测定,线性范围均为0~6.0mg/L,检出限分别为0.002、0.002、0.003、0.004mg/L,加标回收率为96%-105%,相对标准偏差RSD(n=7)均小于9.3%,与原子吸收光谱(AAS)法测定结果进行比较,测定结果基本一致,满足测定准确度要求。
简介:针对高功率微波引导磁场的实际情况,根据线性规划算法,设计了一种新颖的分段式高均匀度螺线管。这种螺线管设计以电流密度为变量,以磁场均匀度为约束条件,以磁体总体积为目标函数,利用MATLAB计算可行域内的电流密度值,将可行域的最大值作为线圈电流存在的区域,通过复杂形状的骨架加工及线缆缠绕而制成。通过分析比较常规螺线管和新设计螺线管的电学参数和磁场位形分布,认为在中心磁场强度大小相等和其他因素相同的条件下,新设计的螺线管磁场轴向不均匀度从9.8%降低至0.68%,这种利用线性规划算法设计的分段式螺线管磁体通过改进绕线工艺和机械结构可以实现高均匀度,并具有很强的推广性。
简介:从理论上推导了声学超表面对平面声波的作用模型,该理论模型计及声波高阶衍射模态,从而能够计及超表面微结构之间的声学干扰.通过与数值结果对比,该模型预测的反射频率精度得到了一定程度的提高,并能够分辨出相邻孔声场之间的耦合模态.讨论了声学超表面吸声特性与阻抗特性对高超声速边界层内Mack第2模态的抑制机理,研究发现通过设计超表面阻抗特性,使得入射声波与反射声波在壁面处相位相反,同样可以抑制Mack第2模态.基于理论模型,分别优化设计得到最优的微结构几何尺寸,并通过对Mach6平板边界层流动进行稳定性分析,验证了超表面不同声学特性的抑制效果.
简介:针对环形谐振陀螺谐振结构特性参数相同、检测灵敏度高、温度与抗干扰特性好等特点,提出了一种新颖的S形挠曲支撑梁的电容式环形谐振陀螺。其环形谐振子的刚度系数、固有频率等振动特性参数是陀螺结构优化、模态控制、驱动与检测电路设计的主要理论参数。为了得到该陀螺精确的谐振子特性参数,基于角度敏感原理、谐振结构的材料力学性能与机械振动特性,推导了谐振结构的等效刚度系数与固有频率的理论模型,并且分别进行了有限元仿真分析与样机频率特性测试。结果表明该理论模型计算的固有频率与有限元分析的误差为7.0820%,与样机实际测试的误差为3.9035%,证明了理论模型的正确性,为该陀螺的进一步研究提供了理论依据。
简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.
简介:提出了一种高性能氮化铝(AlN)差分谐振式加速度计结构。通过引入两级微杠杆来放大质量块的惯性力,提高灵敏度;采用"I"形支撑梁来降低横向灵敏度;利用差频检测方案降低温度共模误差的影响。该加速度计主要由质量块、支撑梁、双级微杠杆和谐振器组成,并通过理论分析和有限元仿真优化了它们的结构参数。模态分析表明两个谐振器的基频大约为373.3kHz,与干扰模态的频率差大约为9.4kHz,有效地实现了模态隔离。根据灵敏度的仿真结果,AlN差分谐振式加速度计的灵敏度64.6Hz/g,线性度为0.787%,横向灵敏度为0.0033Hz/g。热仿真的结果表明单个谐振器的温度灵敏度约为490Hz/℃,加速度计输出差频的温度灵敏度为–0.83Hz/℃,证明了差频检测方案可以降低温度共模误差的影响。上述所有仿真结果验证了该加速度计结构设计的可行性。